JP3013373B2

JP3013373B2 - ノイズシェーピング回路

Info

Publication number: JP3013373B2
Application number: JP2020812A
Authority: JP
Inventors: 健三赤桐; 誠阿久根
Original assignee: Sony Corp
Current assignee: Sony Corp
Priority date: 1990-01-31
Filing date: 1990-01-31
Publication date: 2000-02-28
Anticipated expiration: 2015-02-28
Also published as: JPH03226109A

Description

【発明の詳細な説明】〔産業上の利用分野〕本発明は、入力信号のノイズスペクトルを変化させる
様なノイズシェーピング回路に関するものである。

〔発明の概要〕

本発明は、量子化ノイズをノイズフィルタを介して量
子化器に帰還するようにしたノイズシェーピング回路に
おいて、周波数軸上の成分に変換された入力信号から臨
界帯域毎に許容できるノイズスペクトルを求め、これに
応じてノイズフィルタの係数を制御することにより、入
力信号のスペクトルに応じたノイズシェーピングを可能
としたものである。この時、係数制御の際には、繰り返
し演算によって、ノイズフィルタを構成する臨界帯域毎
の２次の極フィルタのピーク値をノイズスペクトルに合
わせ、各極フィルタの各臨界帯域の中心周波数への影響
を演算した結果に基づいて誤差分を補正した後、誤差分
が所定値以下になるまで演算を繰り返して係数を制御す
るようになすか、或いは、許容ノイズスペクトルと複数
の標準ノイズスペクトルパターンとを比較して選び出さ
れた最適の近似パターンに応じて標準ノイズスペクトル
の各々と対応した係数セットパラメータを読み出すこと
により、ノイズシェーピング回路のフィルタ特性を最適
なものとすることが可能となる。また、本発明のノイズ
シェーピング回路は、量子化器の出力にディジタル／ア
ナログ変換器を有することにより、ディジタル／アナロ
グ変換時に聴感上の性質を利用したノイズシェーピング
が可能となる。更に、ノイズスペクトル設定の際は、周
波数軸上の成分に変換されたスペクトルの谷の部分につ
いてはノイズスペクトルの設定の演算精度を他の部分に
比べて低下させるようにしたことにより、量子化ノイズ
スペクトルの計算量を低減することが可能なノイズシェ
ーピング回路を提供するものである。

〔従来の技術〕

ディジタルのオーディオ信号を扱うディジタルオーデ
ィオ機器には、例えばいわゆるコンパクトディスク（C
D）の再生機、或いは、ディジタル・オーディオ・テー
プレコーダ（DAT）等が存在する。これらの機器では各
種の規格が統一されており、例えば、扱うオーディオ信
号のスロットワード長は16ビットに規定されている。

〔発明が解決しようとする課題〕

上述したようなディジタルオーディオ機器において
は、上記統一規格から現実に得られるダイナミックレン
ジよりも、聴感上でより高いダイナミックレンジの再生
音を得られるようになることが望まれている。この時、
例えば、圧縮符号化技術を用いれば、ダイナミックレン
ジを上げることができるようになるが、上記圧縮符号化
を行うと上記統一規格から外れてしまうことになる。こ
のようなことから、上記16ビットスロットワード長の規
格を維持したままで（再生側には変更を加えず、コンパ
チビリティーを保ったままで）、このディジタルオーデ
ィオ信号の再生音の聴感上のダイナミックレンジを上げ
ることができればより好ましい。

ところで、オーディオ信号の符号化の際には、量子化
ノイズのスペクトルを変化させる様ないわゆるノイズシ
ェーピングが施される場合がある。当該ノイズシェーピ
ングを行うためのノイズシェーピング回路では、例え
ば、上記量子化ノイズのスペクトルを人間の可聴帯域外
（例えば高域方向の可聴帯域外）へ移動させる処理を行
い、これにより、当該可聴帯域内のS/Nを上げることが
できるようになっている。また、このノイズシェーピン
グの際に、人間の音に対する聴覚特性を利用して聴感上
高いダイナミックレンジを得ることができれば好まし
い。

そこで、本発明は、上述のような実情に鑑みて提案さ
れたものであり、ディジタルオーディオの統一規格を維
持したままで再生音の聴感上のダイナミックレンジを高
めることができるようになり、人間の聴覚特性を利用し
たノイズシェーピングが可能なノイズシェーピング回路
を提供することを目的とするものである。

〔課題を解決するための手段〕

本発明のノイズシェーピング回路は、上述の目的を達
成するために提案されたものであり、量子化器で発生し
た量子化ノイズをノイズフィルタを介して上記量子化器
の入力側に帰還するようにしたノイズシェーピング回路
において、入力信号を周波数軸上の成分に変換する変換
手段と、該変換されたデータから臨界帯域毎に許容でき
るノイズスペクトルを求めるノイズスペクトル設定手段
と、このノイズスペクトルに応じて上記ノイズフィルタ
の係数を制御する係数制御手段とを有してなるものであ
る。なお、上記臨界帯域（クリティカルバンド）とは、
人間の聴覚特性を考慮したもので、高域程帯域幅が広く
なるようにオーディオ信号を複数の周波数帯域（例えば
25バンド）に分割する帯域分割の一手法である。

ここで、上記ノイズフィルタは実質的に上記臨界帯域
の略中心に中心周波数が選定された２次の極フィルタの
集合で構成され、上記係数制御手段は、繰返演算手段を
含み、該繰返演算手段によって、上記極フィルタのピー
ク値を上記ノイズスペクトルに合わせ、上記各極フィル
タの上記各臨界帯域の中心周波数への影響を演算し、こ
の演算結果に基づいて誤差分を補正した後、再度各極フ
ィルタの上記臨界帯域の中心周波数への影響を演算する
という繰り返し演算を行い、上記誤差分が所定値以下に
なるまでこの動作を繰り返して上記各極フィルタの係数
を制御するようになされたものである。

或いは、上記係数制御手段は、複数の標準ノイズスペ
クトルのパターンが記憶されたノイズスペクトルパター
ン記憶手段と、当該標準ノイズスペクトルの各々と対応
した係数セットパラメータが記憶された係数記憶手段
と、上記ノイズスペクトル設定手段の出力と上記ノイズ
スペクトルパターン記憶手段の出力とを比較し、上記複
数の標準ノイズスペクトルパターンのうちから最適の近
似パターンを選び出す比較手段と、当該比較手段の出力
に応じて係数セットを上記係数記憶手段より読み出すよ
うにした読出手段とを有してなるものである。

また、本発明のノイズシェーピング回路は、上記量子
化器の出力にディジタル／アナログ変換器を有してなる
ものである。

更に、上記ノイズスペクトル設定手段は、上記変換手
段の出力スペクトルの谷の部分についてはノイズスペク
トルの設定の演算精度を他の部分に比べて低下させるよ
うにしたものである。

〔作用〕

本発明によれば、入力信号の臨界帯域毎に許容できる
ノイズスペクトルを求め、このノイズスペクトルに応じ
た係数でノイズフィルタを制御することで、入力信号の
スペクトルに応じた各臨界帯域毎のノイズシェーピング
が行える。この時、係数制御の際には、各臨界帯域毎の
極フィルタのピーク値とノイズスペクトルとの差分を所
定値以下に合わせること、或いは、標準ノイズスペクト
ルと許容ノイズスペクトルとのパターンを比較（パター
ンマッチング）することで、最適の係数を得ることがで
きる。また、量子化器の出力をディジタル／アナログ変
換することで、聴感上の特性が利用できるようになる。
更に、ノイズスペクトル設定の際には、スペクトルの谷
の部分の演算精度を落とすことで、全体の計算量を減ら
せる。

〔実施例〕

以下、本発明を適用した実施例について図面を参照し
ながら説明する。

第１図に本発明実施例のノイズシェーピング回路が設
けられた量子化装置の概略構成を示す。

この第１図において、入力端子61には入力信号として
例えばディジタルのオーディオ信号が供給され、加算器
63を介して量子化器64で量子化された後、出力端子62か
ら出力されるようになっていて、この信号量子化の際に
は、本発明実施例のノイズシェーピング回路によって、
上記量子化器64で発生する量子化ノイズのノイズシェー
ピングを行っている。すなわち、本実施例のノイズシェ
ーピング回路では、加算器65によって、上記量子化器64
の量子化出力から当該量子化器64へ供給される入力信号
が減算されることで得られる量子化ノイズを、ノイズフ
ィルタ66を介して上記加算器63に減算信号として帰還す
るようにしたいわゆるエラーフィードバックによるノイ
ズシェーピング処理を行うものである。

この時、上記ノイズフィルタ66のフィルタ特性を決定
するフィルタ係数は、後述する様に、上記入力信号の臨
界帯域毎に求められた許容できるノイズスペクトルに応
じて制御されている。すなわち、このような係数制御を
行うための構成として、本発明実施例のノイズシェーピ
ング回路は、入力信号を周波数軸上の成分に変換する変
換手段であるスペクトル分析回路67と、該変換されたデ
ータから臨界帯域毎に許容できるノイズスペクトルを求
めるノイズスペクトル設定回路68と、この許容できるノ
イズスペクトルに応じて上記ノイズフィルタ66の係数を
制御する係数制御手段である係数演算回路69とを有して
なり、この係数演算回路69から出力される上記入力信号
の臨界帯域毎に求められた許容ノイズスペクトルに応じ
た係数制御信号によって、上記ノイズフィルタ66のフィ
ルタ係数が制御されてフィルタ特性が変えられている。

ところで、オーディオ信号等の入力信号のノイズシェ
ーピングを行う際には、該入力信号スペクトルのいわゆ
るマスキングを考慮したノイズシェーピングを行うこと
で、聴感上のダイナミックレンジを上げることができ
る。このマスキングを考慮したノイズシェーピングとし
ては、例えば、信号スペクトルのパターンがある程度固
定化した入力信号のスペクトルに応じたノイズシェーピ
ング、すなわち、入力信号スペクトルのマスキングを考
慮して得られた許容ノイズスペクトルを用いたノイズシ
ェーピングを挙げることができる。或いは、入力信号の
スペクトルが変化する場合の当該スペクトル変化に適応
的なノイズシェーピング、すなわち、変化するスペクト
ルのマスキングを考慮して得られた該スペクトル変化に
適応的な許容ノイズスペクトルを用いたノイズシェーピ
ング等がある。なお、上記マスキングとは、人間の聴覚
上の特性により、ある信号によって他の信号がマスクさ
れて聞こえなくなる現象を言うもので、このマスキング
効果には、時間軸上の信号に対するマスキング効果と周
波数軸上の信号に対するマスキング効果（或いは、同時
刻マスキング，テンポラルマスキング）とがある。この
マスキング効果により、マスキングされる部分にノイズ
があったとしても、このノイズは聞こえなくなる。

更に、人間の聴覚特性を利用して入力信号を臨界帯域
で帯域分割し、この各帯域毎に、上述したようなマスキ
ングを考慮した許容ノイズスペクトルを用いてノイズシ
ェーピングを行えば、より聴感上効果的なノイズシェー
ピングが行える。このようなことを行えば、再生音の聴
感上のダイナミックレンジを上げることが可能となる。

上述した様なマスキングを考慮した臨界帯域毎のノイ
ズシェーピングを行うため、第１図に示した本実施例の
ノイズシェーピング回路では、具体的に以下のような処
理を行っている。すなわち、上記スペクトル分析回路67
では、例えば時間軸の入力信号を例えば高速フーリエ変
換（FFT）により周波数軸上の成分（FFT係数）に変換
し、更に、該FFT係数の振幅項Am（以下、ｍ＝０〜102
4）を、上述した人間の聴覚特性を考慮した高域程帯域
幅が広くなる臨界帯域幅で、例えば25バンドのグループ
Gn（以下、ｎは各バンドの番号を示し、ｎ＝０〜24）に
グループ分け（バンド分け）している。また、上記ノイ
ズスペクトル設定回路68では、例えば、第（１）式によ
り各バンド毎のそれぞれの振幅項Amの総和（振幅項Amの
ピーク又は平均或いはエネルギ総和）を取ることで得ら
れるいわゆるバークスペクトル（総和のスペクトル）Bn
を求める。

Bn＝10log₁₀Cn（Pn）^２［dB］（１）ただし、ｎ＝０〜24であり、Cnは第ｎ番目のバンド内
の要素数すなわち振幅項（ポイント数）、Pnは各バンド
のピーク値である。上記各バンドのバークスペクトルBn
は、例えば、第２図に示すようになる。ただし、この第
２図では図示を簡略化するため、上記臨界帯域における
全バンド数を例えば12バンド（B₁〜B₁₂）で表現してい
る。

更に、この各バンド毎のバークスペクトルBnを、第
（２）式によりバンド間の影響を考慮してコンボリュー
ション（所定の重み付けの関数を畳込む）することで、
この各バンド毎の上記コンボリューションされたバーク
スペクトルSnを算出する。

Sn＝Hn＊Bn （２）ただし、Hnはコンボリューションの係数。このコンボ
リューションにより、第２図の図中点線で示す部分の総
和がとられる。

更に、該コンボリューションされたバークスペクトル
Snと、必要とされるS/N値であるOn（ｎ＝０〜24）とを
用い、第（３），（４）式によりコボリューションされ
たマスキングスレッショールドTnを算出する。

On＝Ｎ−Ｋ×ｎ（３） Tn＝Sn−On （４）ここで、例えばＮ＝38で、Ｋ＝１とすることができ、
この時の音質劣化は少ない。すなわち、第３図に示すよ
うに、該コボリューションされたマスキングスレッショ
ールドTnの各レベルで示すレベル以下がマスキングされ
ることになる。

その後、このコンボリューションされたマスキングス
レッショールドTnを第（５）式によりデコンボリューシ
ョンすることで、上述した許容可能なノイズレベル（許
容できるノイズスペクトル）TFnを算出する。実際には
上記係数HnによるコボリューションのDC（直流）ゲイン
分Dnを減算する。

TFn＝Tn−Dn （５）なお、本実施例においては、上述のコボリューション
されたマスキングスレッショールドTnと、人間の聴覚特
性であるいわゆる最小可聴カーブ（いわゆる等ラウドネ
ス曲線）RCを用い、第（６）式により各バンドに与える
割当てビット数BAnを決定することも可能である。

BAn＝Min［（Bn−TFn）/6,NEn−RDn］（６）ただし、NEnは上記ピーク値Pnを例えば16ビット精度
に量子化するのに必要なビット数。RDnは上記最小可聴
カーブRCにより求めたビット数である。すなわち、この
場合は、例えば、第４図に示すように、上記最小可聴カ
ーブRCと、コンボリューションされたマスキングスレッ
ショールドTnとを合成して得られる図中斜線で示す部分
の割当てビット数を減らすことができるようになる。ま
た、この時、許容可能なノイズレベルは、第４図中斜線
で示す部分までとすることができる。なお、この第４図
には、信号スペクトルＳも同時に示している。

すなわち、本実施例においては、このようなことを行
うことにより、入力信号スペクトルのマスキングを考慮
した臨界帯域毎のノイズシェーピングが行える。

ここで、本実施例のノイズシェーピング回路の上記ノ
イズフィルタ66は、後述するように実質的に上記臨界帯
域の略中心に中心周波数が選定された２次の極フィルタ
の集合で構成され、上記係数制御手段である第１図の係
数演算回路69は、繰返演算手段を含み、当該繰返演算手
段によって、上記２次の極フィルタのピーク値を上記ノ
イズスペクトルTFnに合わせ、上記各極フィルタの上記
各臨界帯域の中心周波数への影響を演算し、この演算結
果に基づいて誤差分を補正した後、再度各極フィルタの
上記臨界帯域の中心周波数への影響を演算するという繰
り返し演算を行い、上記誤差分が所定値以下になるまで
この動作を繰り返して上記各極フィルタの係数を制御す
るようになされている。

ここで、当該繰返演算手段での繰り返し演算の方法
を、第５図を用いて説明する。すなわち、第５図の
（ａ）において、上記臨界帯域をバンドB₁〜B₁₂‥で分
割し、上記ノイズスペクトルTFnを得るために上記繰返
演算手段での繰り返し演算を行う。また、第５図の
（ｂ）は、上記臨界帯域のバンドB₅でのフィルタの特性
曲線を例に挙げている。

先ず前提として、各臨界帯域毎の各極フィルタで、ピ
ーク値がそれぞれ1dB毎に異なった特性曲線が得られる
ようになっており、各臨界帯域毎のそれぞれの極フィル
タの上記1dB毎の各共振点利得と、各帯域の極フィルタ
が他の帯域に及ぼす影響度を表す各帯域の中心周波数で
のそれぞれの利得とが、予めテーブルに用意されてい
る。すなわち例えば、バンドB₅の場合は、該バンドB₅に
対応する極フィルタの1dB毎の特性曲線の中心周波数f₅
での共振点利得C₅と、これら1dB毎の該バンドB₅の極フ
ィルタが他の帯域のそれぞれの中心周波数に及ぼす影響
を表す各利得…,C₃,C₄,C₆,C₇,…とが、テーブルに用意
されている。

このような前提の下、各臨界帯域の中心周波数に配置
された２次の極フィルタのピーク値を目標とするノイズ
スペクトルTFnに合わせる。すなわち、第１のステップ
として、各臨界帯域の中心周波数に共振周波数をもつ２
次の極フィルタ単独で、その帯域のピーク利得にあった
Ｑ値を与える。例えばバンドB₅では、そのバンドの中心
周波数f₅に共振周波数をもつ２次の極フィルタに対し
て、当該バンドB₅内のノイズスペクトルTFnのピーク利
得にあったＱ値を与える。次に、第２のステップとし
て、各臨界帯域の中心周波数に対する全ての２次極フィ
ルタの影響を計算して加算する（コンボリューションす
る）。すなわち、それぞれの臨界帯域の中心周波数での
レスポンスに対する全フィルタの影響を加算する。例え
ば、バンドB₅による他のバンドへの影響としては、各バ
ンドのそれぞれの中心周波数（図示の例ではバンドB₃,B
₄,B₆,B₇の中心周波数f₃,f₄,f₆,f₇のみを示す）で、上記
バンドB₅のフィルタの影響が加算される。その後、生じ
たオフセット量（上記加算された影響）を除去する。す
なわち例えば、影響が最も小さい帯域の影響度を０にリ
セットし、他の帯域の影響度からも同じ量を差し引く
（正規化する）。第３のステップとして、各臨界帯域の
中心周波数での誤差分を補正した後、第２のステップへ
戻る。すなわち、例えば、オフセットされた（正規化さ
れた）他帯域フィルタからの影響分をキャンセルする様
に、各バンドパスフィルタのピーク値を補正するように
上記Ｑ値を変更する。この各帯域毎の誤差分が所望の値
（期待値）以下になった時点で、当該繰り返し演算を終
了する。

或いは、上記係数演算回路69は、上述した繰り返し演
算を行ってフィルタ係数を求めるものの他に、例えば、
第６図に示す具体的な構成の様に、予め用意された複数
の標準ノイズスペクトルのパターンと、許容ノイズスペ
クトルのパターンとのパターンマッチングを行って、上
記フィルタ係数を求めるものとすることもできる。この
第６図に示す係数演算回路69の第１の具体例において、
上記係数制御手段である係数演算回路69は、複数の標準
ノイズスペクトルのパターンが記憶されたノイズスペク
トルパターン記憶手段であるパターン記憶ROM73と、当
該標準ノイズスペクトルの各々と対応した係数セットパ
ラメータが記憶された係数記憶手段である係数記憶ROM7
4と、上記ノイズスペクトル設定回路68の出力と上記パ
ターン記憶ROM73の出力とを比較し、上記複数の標準ノ
イズスペクトルパターンのうちから最適の近似パターン
を選び出す比較手段である最適ノイズスペクトル決定回
路72とを有して構成され、当該最適ノイズスペクトル決
定回路72の出力に応じて係数セットを上記係数記憶ROM7
4より読み出すようにしたものである。なお、本具体例
での上記ノイズスペクトル設定回路68は、前記第（３）
式及び第（４）式で用いられる必要とされるS/N値であ
るOnを求めるS/N値計算回路68aと、このS/N値計算回路6
8aからの出力に対して、前記第（５）式の計算を行って
上記許容可能なノイズレベル（許容できるノイズスペク
トル）TFnを求めるノイズレベル決定回路68bとを有して
構成されている。すなわち、上記ノイズレベル決定回路
68bは、最適ノイズスペクトルを得るための希望値とし
ての上記許容できるノイズスペクトル（許容可能なノイ
ズレベル）が求められている。この許容ノイズスペクト
ルが、上記最適ノイズスペクトル決定回路72に送られる
ようになっている。

この第６図において、上記パターン記憶ROM73に記憶
されている標準ノイズスペクトルのパターンは、予め学
習によって求められたものであり、各パターンにはそれ
ぞれ識別コードが付されている。上記最適ノイズスペク
トル決定回路72では、上記ノイズスペクトル設定回路68
からの出力と上記パターン記憶ROM73のパターンとの比
較（パターンマッチング）により最適ノイズスペクトル
のパターンが求められ、このパターンに対応する識別コ
ードが出力されるような、いわゆるベクトル量子化に準
ずる処理が行われる。この識別コードが上記係数記憶RO
M74に送られ、当該識別コードに対応した係数セットが
この係数記憶ROM74から出力される。このようにして得
られた係数セットが上記ノイズフィルタ66に伝送される
ことで、入力信号の性質に応じた適応的なノイズシェー
ピングが可能となる。

また、第７図に上記係数演算回路69の第２の具体例を
示す。この第７図では、上述した第６図と同様の動作を
行うものには第６図と同じ指示符号を付して説明を省略
している。この第７図の端子70には、上記ノイズスペク
トル設定回路68からの出力が供給されている。

すなわち、上記最適ノイズスペクトル決定回路72から
得られた最適ノイズスペクトルのパターンに対応する識
別コードは、臨界帯域のバンド毎に複数の上記Ｑ値を格
納するＱ値記憶ROM75に伝送される。当該Ｑ値記憶ROM75
では、上記識別コードに対応するＱ値が得られる。この
Ｑ値は、該Ｑ値を、対応するフィルタ係数に変換するＱ
値−フィルタ係数変換回路77に送られて、フィルタ係数
に変換されて出力端子79から出力されるようになってい
る。この出力が上記ノイズフィルタ66に伝送される。

また、第８図に上記係数演算回路69の第３の具体例を
示す。この第８図も第７図と同様の構成には同じ指示符
号を付して説明を省略する。

すなわち、第８図においては、上記Ｑ値記憶ROM75と
Ｑ値−フィルタ係数変換回路77との間にスムージング回
路77を挿入接続し、このスムージング回路77によって、
上記Ｑ値記憶ROM75から出力された上記識別コードに対
応するＱ値の変化をなだらかにするようなスムージング
処理を行っている。すなわち、このようなスムージング
処理を行ったＱ値を、上記Ｑ値−フィルタ係数変換回路
77でフィルタ係数に変換し、このフィルタ係数を用いて
上記ノイズフィルタ66でのフィルタリング処理を行うこ
とで、ノイズスペクトルが急激に変化することを防いで
いる。

ここで、上述のようにして決定されたフィルタ係数が
用いられることでフィルタ特性が制御される上記ノイズ
フィルタ66は、具体的には、第９図のような構成で実現
できる。この第９図には、２次の極フィルタの集合で構
成されているノイズフィルタを有するノイズシェーピン
グ回路が配された量子化装置を示しており、このように
２次極フィルタ構成とするとこで、実質的な高次フィル
タが構成でき、これにより動作の安定したエラーフィー
ドバック回路が実現できるようになる。また、２次毎に
係数が分解しているので、各臨界帯域毎のノイズレベル
を容易にコントロールすることが可能となっている。

すなわち、この第９図の装置は、入力端子１に供給さ
れたディジタルオーディオ信号等の入力信号を、上記臨
界帯域で分割し、各帯域毎の信号が当該各帯域にそれぞ
れ対応する各段の量子化器14₁〜14_nで量子化して出力端
子２から出力するものであって、エラーフィードバック
により、各段の量子化器で発生する量子化ノイズのノイ
ズシェーピング処理を行うものである。

この第９図の装置に用いられるエラーフィードバック
回路を構成するノイズシェーピング回路においては、各
段の上記量子化器14₁〜14_nで発生したそれぞれの量子化
ノイズを、各段の各ノイズフィルタ12₁〜12_nを介して、
上記量子化器14₁〜14_nの入力側にそれぞれ帰還すると共
に、次段の回路に入力として供給し、初段を除く各段の
上記量子化器14₂〜14_nの各出力をそれぞれ所望のフィル
タ特性を有するフィルタ15₂〜15_n,16₃〜16_n,…,20_nを介
して出力し、各段の出力をそれぞれ各加算器17₁〜17_nで
加算することで合成して出力するようにしたものであっ
て、各段の上記ノイズフィルタ12₁〜12_nを、上記２次の
極フィルタとなすと共に、各段のノイズフィルタ12₁〜1
2_nの各乗算器の乗算係数を上記臨界帯域の各帯域幅に応
じた値に設定することで、入力信号の各臨界帯域を通過
させるバンドパス特性を有するようになしたものであ
る。なお、上記臨界帯域が、例えばDC（0Hz）〜20kHzで
25バンドの場合（すなわちｎ＝25の場合）は、上記回路
の段数は25段となる。

すなわち、この第９図は、臨界帯域の各帯域毎のノイ
ズシェーピング処理を行うことのできる構成であり、各
段は各加算器11₁〜11_n,13₁〜13_n、量子化器14₁〜14_n、
ノイズフィルタ12₁〜12_nで構成されるノイズシェーピン
グ回路を有する構成となっている。更に、初段を除く各
段の量子化器14₂〜14_nの出力は、それぞれ所望のフィル
タ特性を有するフィルタ15₂〜15_n,16₃〜16_n,…,20_nに送
られている。ここで、各段のフィルタ15₂〜15_n,16₃〜16
_n,…,20_nの上記所望のフィルタ特性は、それぞれ前段ま
での各ノイズフィルタのフィルタ特性の逆特性とされて
いる。したがって、各段のノイズフィルタ12₁〜12_nの各
フィルタ特性がそれぞれP₁〜P_nの場合、例えば第２段目
のフィルタ15₂のフィルタ特性は、１段目のノイズフィ
ルタ12₁のフィルタ性P₁の逆特性すなわち１−P₁の特性
とされる。また、例えば第３段目のフィルタ15₃では１
−P₁の特性とされ、フィルタ16₃では１−P₂の特性とさ
れる。以下同様に、第ｎ段目のフィルタ15_nでは１−P₁
の特性とされ、フィルタ16_nでは１−P₂の特性、…、フ
ィルタ20_nでは１−P_nのフィルタ特性とされる。

ここで、上記２次の極フィルタである各ノイズフィル
タ12₁〜12_nは、少なくとも２次IIR（巡回或いは無限長
インパルス応答）型のフィルタ構成とすることができ
る。このようにすることで、これら各ノイズフィルタ12
₁〜12_nにより、例えば、第10図に示すようなバンドパス
特性、すなわち上記臨界帯域の各帯域の中心周波数f₁〜
f_nで、急峻なバンドパス特性を得ることができるように
なる。

また、ノイズシェーピングにより得られる信号成分
は、（７）式，（８）式で示すことができる。なお、
（７）式，（８）式は上記ノイズフィルタ12₁の場合を
例に挙げている。

すなわち、上記ノイズフィルタ12₁のフィルタ特性P₁
は、となる。

このようなことから、上記各量子化器14₁〜14_nの量子
化特性をそれぞれQ₁〜Q_nとした場合、、例えば、第１段
目と第２段目を例に挙げると、第１段目の量子化器14₁
の出力中の量子化ノイズ信号成分の（１−P₁）Q₁と、第
２段目の上記第１段目からの流入量子化ノイズ信号分Q₁
のフィルタ15₂への流出分の（１−P₁）Q₁とが互いに相
殺されることになる。他の各段でも同様に、例えば、第
ｋ段目出力中の量子化ノイズ信号分と、第ｋ＋１段目の
第ｋ段目からの流入量子化ノイズ信号分Q_kの出力への流
出分との相殺が行われる。このことから、エラーフィー
ドバック回路全体の特性は、第ｎ段目のフィルタ特性の
みで決まる。

したがって、上述したような実施例のノイズシェーピ
ング回路によれば、ノイズフィルタを例えば少なくとも
２次のIIR型のフィルタ構成とし、更にこのノイズフィ
ルタのフィルタ係数を自由に設定できるようになってい
るため、例えば上記臨界帯域の各帯域幅に対応してこの
フィルタ係数を設定すれば、該臨界帯域の各帯域毎に対
応したノイズスペクトルの調整すなわちノイズシェーピ
ングが可能となる。

また、第１図のノイズシェーピング回路を有する量子
化装置では、上記量子化器64の出力にディジタル／アナ
ログ変換器を有しており、このため、当該量子化器64の
出力は、アナログ信号として出力端子62から出力される
ようになっている。

ところで、従来の、オーバーサンプリングによるノイ
ズシェーピングでは、量子化ノイズを可聴帯域外にもっ
ていくようにノイズのスペクトルを調整している。例え
ば、第11図のａに示すように、サンプリング周波数を2f
sとした場合の可聴帯域の周波数fs/2よりも高い帯域に
量子化ノイズのスペクトルをもっていくような調整を行
っている。このため、入力信号のスペクトルが、例え
ば、第11図のｂに示すような入力信号スペクトルＳとな
る場合、上記量子化ノイズスペクトルqnは、周波数fs/2
付近で入力信号スペクトルＳのレベルを越えてしまうこ
とがある。

上述のようなことから、本実施例のノイズシェーピン
グ回路では、量子化器64の出力にディジタル／アナログ
変換器を配し、このディジタル／アナログ変換時に可聴
帯域内の入力信号スペクトルＳを聴感上の性質を利用
し、上記マスキング効果等を用いて、例えば第11図のｂ
に示すように、入力信号スペクトルＳに応じた量子化ノ
イズスペクトルQNによってノイズシェーピングを行うよ
うにしている。

また更に、第１図の上記ノイズスペクトル設定回路68
は、上記変換手段であるスペクトル分析回路67の出力ス
ペクトルの谷の部分についてはノイズスペクトルの設定
の演算精度を他の部分に比べて低下させるようにしてい
る。

すなわち、入力信号スペクトルから、聴感上の性質を
利用して量子化ノイズスペクトルを計算する場合、上記
スペクトル分析回路67の出力スペクトルの谷の部分の精
度は、上記山の部分によるマスキング効果により、上記
山の部分と比較して精度を落としても聴感上の影響は少
ない。このように、谷の部分の計算精度を落とすことに
より、結果として全体の計算量を低減することができる
ようになる。

以上述べたようなことから、本実施例のノイズシェー
ピング回路は、人間の聴覚特性を考慮した臨界帯域毎の
ノイズシェーピングができ、またマスキング効果を考慮
して入力信号に応じたノイズシェーピングもできるよう
になっている。そのため、このノイズシェーピング回路
を規格統一されたディジタルオーディオ（例えばいわゆ
るコンパクト・ディスク:CD、ディジタル・オーディオ
・テープレコーダ:DAT等）機器に適用すれば、その統一
規格から現実に得られるダイナミックレンジよりも、聴
感上でより高いダイナミックレンジの再生音を得られる
ようになる。例えば、16ビットスロットワード長の規格
を維持したままで（再生側には変更を加えず、コンパチ
ビリティーを保ったままで）、このディジタルオーディ
オ信号の再生音の聴感上のダイナミックレンジを上げる
ことができるようになる。更に、安価なストレートPCM
デコーダであっても音質のよいものを得ることができる
ようになる。

〔発明の効果〕

本発明のノイズシェーピング回路においては、周波数
軸上の成分に変換された入力信号から臨界帯域毎に許容
できるノイズスペクトルを求め、これに応じてノイズフ
ィルタの係数を制御することにより、入力信号のスペク
トルに応じたノイズシェーピングが可能となる。また、
係数制御の際には、繰り返し演算によって、ノイズフィ
ルタを構成する臨界帯域毎の極フィルタのピーク値をノ
イズスペクトルに合わせ、各極フィルタの各臨界帯域の
中心周波数への影響を演算した結果に基づいて誤差分を
補正した後、誤差分が所定値以下になるまで演算を繰り
返して係数を制御するようになすか、或いは、許容ノイ
ズスペクトルと複数の標準ノイズスペクトルパターンと
を比較して選び出された最適の近似パターンに応じて標
準ノイズスペクトルの各々と対応した係数セットパラメ
ータを読み出すことにより、ノイズシェーピング回路の
フィルタ特性を最適なものとすることが可能となる。ま
た、量子化器の出力にディジタル／アナログ変換器を有
することにより、ディジタル／アナログ変換時に聴感上
の性質を利用したノイズシェーピングが可能となる。更
に、ノイズスペクトル設定の際は、周波数軸上の成分に
変換されたスペクトルの谷の部分についてはノイズスペ
クトルの設定の演算精度を他の部分に比べて低下させる
ようにしたことにより、量子化ノイズスペクトルの計算
量を低減することが可能となった。

したがって、本発明のノイズシェーピング回路を規格
統一されたディジタルオーディオ機器に適用すれば、そ
の統一規格から現実に得られるダイナミックレンジより
も、聴感上でより高いダイナミックレンジの再生音を得
られるようになる。例えば、統一規格を維持したままで
（再生側には変更を加えず、コンパチビリティーを保っ
たままで）、このディジタルオーディオ信号の再生音の
聴感上のダイナミックレンジを上げることができるよう
になる。更に、例えば安価なストレートPCMデコーダで
あっても音質のよいものを得ることができるようにな
る。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明実施例のスペクトルに応じたノイズシェ
ーピング回路が設けられた量子化装置の概略構成を示す
ブロック回路図、第２図はバークスペクトルを示す図、
第３図はマスキングスレッショールドを示す図、第４図
は最小可聴カーブ，マスキングスレッショールドを合成
した図、第５図は帯域分割と特性曲線を示す図、第６図
は第１の具体例を示すブロック回路図、第７図は第２の
具体例を示すブロック回路図、第８図は第３の具体例を
示すブロック回路図、第９図は臨界帯域の各帯域毎のノ
イズシェーピングを行うための構成を示すブロック回路
図、第10図は臨界帯域の各帯域毎のバンドパス特性を示
す特性図、第11図は入力信号の性質に応じたノイズシェ
ーピングを説明するための図である。 11₁〜11_n,13₁〜13_n,17₁〜17_n,63,65……加算器 12₁〜12_n,66……ノイズフィルタ 14₁〜14_n,64……量子化器 15₂〜15_n,16₃〜16_n,20_n……フィルタ 67……スペクトル分析回路 68……ノイズスペクトル設定回路 68a……S/N値計算回路 68b……ノイズレベル決定回路 69……係数演算回路 72……最適ノイズスペクトル決定回路 73……パターン記憶ROM 74……係数記憶ROM 75……Ｑ値記憶ROM 76……スムージング回路 77……Ｑ値−フィルタ係数変換回路

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献特開平１−221021（ＪＰ，Ａ) 特開昭63−81399（ＪＰ，Ａ) 特開平３−201716（ＪＰ，Ａ) 特開平３−226111（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) H03M 7/30

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】量子化器で発生した量子化ノイズをノイズ
フィルタを介して上記量子化器の入力側に帰還するよう
にしたノイズシェーピング回路において、入力信号を周波数軸上の成分に変換する変換手段と、該変換されたデータから臨界帯域毎に許容できるノイズ
スペクトルを求めるノイズスペクトル設定手段と、このノイズスペクトルに応じて上記ノイズフィルタの係
数を制御する係数制御手段とを有してなることを特徴と
するノイズシェーピング回路。
【請求項２】上記ノイズフィルタは実質的に上記臨界帯
域の略中心に中心周波数が選定された２次の極フィルタ
の集合で構成され、上記係数制御手段は、繰返演算手段を含み、該繰返演算
手段によって、上記極フィルタのピーク値を上記ノイズ
スペクトルに合わせ、上記各極フィルタの上記各臨界帯
域の中心周波数への影響を演算し、この演算結果に基づ
いて誤差分を補正した後、再度各極フィルタの上記臨界
帯域の中心周波数への影響を演算するという繰り返し演
算を行い、上記誤差分が所定値以下になるまでこの動作
を繰り返して上記各極フィルタの係数を制御するように
なされたことを特徴とする請求項（１）記載のノイズシ
ェーピング回路。
【請求項３】上記係数制御手段は、複数の標準ノイズス
ペクトルのパターンが記憶されたノイズスペクトルパタ
ーン記憶手段と、当該標準ノイズスペクトルの各々と対
応した係数セットパラメータが記憶された係数記憶手段
と、上記ノイズスペクトル設定手段の出力と上記ノイズ
スペクトルパターン記憶手段の出力とを比較して上記複
数の標準ノイズスペクトルパターンのうちから最適の近
似パターンを選び出す比較手段と、該比較手段の出力に
応じて係数セットを上記係数記憶手段より読み出すよう
にした読出手段とを有してなることを特徴とする請求項
（１）記載のノイズシェーピング回路。
【請求項４】上記量子化器の出力にディジタル／アナロ
グ変換器を有してなることを特徴とする請求項（１）記
載のノイズシェーピング回路。
【請求項５】上記ノイズスペクトル設定手段は、上記変
換手段の出力スペクトルの谷の部分についてはノイズス
ペクトルの設定の演算精度を他の部分に比べて低下させ
るようにしたことを特徴とする請求項（１）記載のノイ
ズシェーピング回路。